Eigen学习笔记13：固定大小的可矢量化Eigen对象

对于固定大小的可矢量化Eigen对象的解释！

Executive Summary

如果Eigen对象具有固定大小并且该大小是16个字节的倍数，则称为“固定大小向量化”。

示例包括：

Eigen::Vector2d
Eigen::Vector4d
Eigen::Vector4f
Eigen::Matrix2d
Eigen::Matrix2f
Eigen::Matrix4d
Eigen::Matrix4f
Eigen::Affine3d
Eigen::Affine3f
Eigen::Quaterniond
Eigen::Quaternionf

说明

首先，“固定大小”：如果在编译时固定行数和列数，Eigen对象的大小固定。因此，例如Matrix3f具有固定大小，但MatrixXf没有（固定大小的对立是动态大小）。

固定大小的Eigen对象是普通的“静态数组”，不会动态分配。例如，Matrix4f后面的数据只是一个“浮点数组[16]”。

固定大小的对象通常很小，这意味着我们要以零的运行时开销（在内存使用和速度方面）来处理它们。

Now, vectorization (both SSE and AltiVec) works with 128-bit packets. Moreover, for performance reasons, these packets need to be have 128-bit alignment.

因此，事实证明，固定大小的Eigen对象可以向量化的唯一方法是它们的大小是否为128位或16个字节的倍数。然后，Eigen将为这些对象请求16字节对齐，and henceforth rely on these objects being aligned so no runtime check for alignment is performed.

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